基于强化学习的水体微生物风险分析方法

本发明公开了一种基于强化学习的水体微生物风险分析方法，S1.生成标准化观测数据集；S2.基于标准化观测数据集构建动态水体图；S3.针对动态水体图结构执行动态图表示学习，在节点向量表征矩阵基础上生成时空风险热度矩阵；S4.构建贝叶斯奖励函数先验分布，初始化奖励函数并建立奖励函数参数集合；S5.采用最大后验逆向强化学习模型对奖励函数参数集合进行增量学习，输出第一传播势场；S6.获得最优扩散路径序列；S7.将最优扩散路径序列与标准化观测数据集进行路径重建误差分析，得到动态反馈指标。本发明实测中对突发事件引起的污染扩散响应延迟大幅度缩短，显著提升了系统在突发污染场景中的应急建模能力。